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我为Elasticsearch和OpenSearch构建了一个命令行工具，名为ktsearch。您可以通过命令行进行搜索，管理索引、ILM（索引生命周期管理）和数据流，检查诸如分片和索引等cat API，转储和恢复索引，并通过TUI（ktsearch top）监控集群状态。此外，还支持bash/zsh自动补全。 该工具支持本地/自托管集群、Elastic Cloud以及实验性的AWS OpenSearch支持。 在Mac/Linux上安装本地二进制文件： ``` brew tap jillesvangurp/tap && brew install --cask kt-search ``` 或者从以下链接下载发布的二进制文件： [https://github.com/jillesvangurp/kt-search/releases/tag/2.8.7](https://github.com/jillesvangurp/kt-search/releases/tag/2.8.7) 该命令行工具是一个更大客户端库项目的一部分，如果您使用基于Kotlin的后端，可能会对此感兴趣。它是一个多平台项目，这使我能够为此创建一个本地命令行工具。 免责声明：在过去几年中，我在这个客户端上投入了大量的手动工作，但该命令行工具确实是AI生成的。

我的项目旨在帮助没有技术网络安全背景的人恢复和调查他们被入侵的账户和设备。 链接：IamHacked.com

我一直在尝试基于代理的功能，其中一件让我感到惊讶的事情是，估算API成本是多么困难。<p>单个用户操作可能会触发从几个到几十个大型语言模型（LLM）调用（工具使用、重试、推理步骤），而基于令牌的定价使得成本差异很大。<p>在定价他们的SaaS时，这里的开发者是如何考虑这些因素的？<p>你们是通过提高利润空间、限制使用，还是建立内部成本跟踪来应对的？<p>我也很好奇，提供可预测定价的AI API服务（比如固定订阅费用）对构建代理工作流的人来说是否真的有用？